農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位嵌入條件logit模型分析

王志勇，葉祥松，李飛星

（1.廣州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計學(xué)院，廣州 510006；2.廣東海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 湛江 524088）

0 引言

農(nóng)業(yè)對整個國民經(jīng)濟(jì)的重要性在學(xué)界和現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中都有一致的共識，加上我國人口眾多，使得我國農(nóng)業(yè)更具戰(zhàn)略意義，其重要性自不待言。改革開放以來，我國GDP總量不斷攀升，工業(yè)發(fā)展取得了舉世矚目的成就，第三產(chǎn)業(yè)也不斷發(fā)展，相比之下，農(nóng)業(yè)總體水平較低，國際競爭力不強(qiáng)。農(nóng)業(yè)企業(yè)作為具有較高商品率的經(jīng)濟(jì)組織，能夠?qū)r(nóng)業(yè)發(fā)展起到一定的示范和推動作用，而區(qū)位條件對農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展又顯得尤為重要。本文正是在這一背景下對我國農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位條件與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)位條件和工業(yè)企業(yè)區(qū)位條件的區(qū)別和聯(lián)系進(jìn)行分析探討。

從目前的研究現(xiàn)狀來看，工業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇和農(nóng)業(yè)區(qū)位選擇的研究已經(jīng)較多，而對于新出現(xiàn)的農(nóng)業(yè)企業(yè)（既帶有農(nóng)業(yè)的特點(diǎn)也帶有工業(yè)企業(yè)的特點(diǎn)）區(qū)位選擇的研究則較為鮮見，尤其是結(jié)合我國農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)際，針對我國農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇的研究則更為少見。本文結(jié)合農(nóng)業(yè)區(qū)位和工業(yè)區(qū)位的特點(diǎn)，以農(nóng)業(yè)企業(yè)的典型代表農(nóng)業(yè)上市公司為例重點(diǎn)分析了我國農(nóng)業(yè)企業(yè)的區(qū)位選擇問題。本文可以豐富農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇方面的文獻(xiàn)，對我國農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)參考價值。

1 模型、變量與數(shù)據(jù)說明

1.1 理論分析與模型的構(gòu)建

安小寧等（1997）、羅其友等（2002）和劉喜波等（2011）都曾運(yùn)用區(qū)域比較優(yōu)勢理論分析過農(nóng)業(yè)布局問題。經(jīng)典的區(qū)域比較優(yōu)勢理論有亞當(dāng)·斯密的“絕對比較優(yōu)勢理論”，大衛(wèi)·李嘉圖的“相對比較優(yōu)勢理論”，赫克·俄林的“要素稟賦理論”，還有后來邁克·波特的“競爭優(yōu)勢理論”等。一個地區(qū)總是傾向于生產(chǎn)具有區(qū)域比較優(yōu)勢的農(nóng)產(chǎn)品，或者說相應(yīng)的農(nóng)業(yè)企業(yè)總是傾向于選擇具有區(qū)域比較優(yōu)勢的地區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)。農(nóng)業(yè)區(qū)域比較優(yōu)勢受當(dāng)?shù)刭Y源稟賦條件、成本和市場等因素的綜合影響，如果用RAsi表示i地區(qū)生產(chǎn)s農(nóng)產(chǎn)品的比較優(yōu)勢，則有：

其中，Xi表示影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)區(qū)域比較優(yōu)勢的資源稟賦條件、成本和市場等因素。

農(nóng)業(yè)企業(yè)總是傾向于選擇具有區(qū)域比較優(yōu)勢的地區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)，因為在該地區(qū)能夠給企業(yè)帶來更大的效用，所以一個地區(qū)給農(nóng)業(yè)企業(yè)帶來的效用的大小總是與當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域比較優(yōu)勢密切相關(guān)，則有：

所以，一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)區(qū)域比較優(yōu)勢對于企業(yè)而言，總是體現(xiàn)為給企業(yè)帶來的效用（如利潤）的大小，農(nóng)業(yè)企業(yè)出于利益最大化的考慮，必然盡可能選擇最有利于自身發(fā)展的區(qū)位。不同的區(qū)位條件能給企業(yè)帶來不同的效用，一個地區(qū)被農(nóng)業(yè)企業(yè)選擇，是因為該地區(qū)能給農(nóng)業(yè)企業(yè)帶來較高的效用。或者也可以換一個角度理解這個問題，由于該地區(qū)具有較好的區(qū)位條件，使得該地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)獲得較高的效用，從而使該地區(qū)的農(nóng)業(yè)企業(yè)更容易成長起來。鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會特征相對而言較為接近，但農(nóng)業(yè)企業(yè)當(dāng)初選擇了這一地區(qū)而沒有選擇其鄰近的地區(qū)，背后可能隱藏著特定的規(guī)律。條件logit模型被廣泛用于研究類別選擇問題（此處類別為地區(qū)），根據(jù)前面分析，農(nóng)業(yè)企業(yè)s在i地區(qū)的效用函數(shù)可以寫成：

Xi是與企業(yè)s相關(guān)的影響企業(yè)效用的一組變量，如農(nóng)業(yè)資源、成本和市場等區(qū)位條件。β是要進(jìn)行估計的參數(shù)，εi是一個隨機(jī)變量，反映了Xi之外其他影響區(qū)位選擇的變量。如果某一地區(qū)i可以給農(nóng)業(yè)企業(yè)s帶來比地區(qū)j更多的效用，則農(nóng)業(yè)企業(yè)選取廠址的概率為：

根據(jù)McFadden（1984）的研究，如果εi符合獨(dú)立的類型I極值分布（Type I Extreme Value），企業(yè)s選擇i地區(qū)的概率可以用條件logit模型表示：

對于農(nóng)業(yè)企業(yè)s=1,…,S，若企業(yè)s選擇地區(qū)i①本文的地區(qū)主要是地級市，京、津、滬地區(qū)較為特殊，雖不是地級市，但也包括在樣本中。本文以農(nóng)業(yè)上市公司所在的地級市和1～2個與其相鄰且到目前為止無農(nóng)業(yè)上市公司的地級市作為搭配組。京、津、滬地區(qū)選擇了與其相鄰且到目前為止無農(nóng)業(yè)上市公司的省份作為搭配組，山東威海相鄰的地級市均有農(nóng)業(yè)上市公司，因此選擇了離其較近且到目前為止無農(nóng)業(yè)上市公司的青島作為搭配組。，那么此條件logit模型的對數(shù)似然函數(shù)是：

采用極大似然估計法（MLE）可以得到模型的參數(shù)估計量。

1.2 變量的選取

農(nóng)業(yè)企業(yè)與農(nóng)業(yè)和工業(yè)企業(yè)都有著密切聯(lián)系。一方面，農(nóng)業(yè)企業(yè)帶有農(nóng)業(yè)的特征，表現(xiàn)為生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品或者以農(nóng)產(chǎn)品為原材料，受農(nóng)業(yè)區(qū)位因素的影響較大；另一方面，農(nóng)業(yè)企業(yè)也帶有工業(yè)企業(yè)的特征，例如像工業(yè)企業(yè)那樣對技術(shù)、資本的依賴程度更強(qiáng)，市場指向特征更為明顯等。根據(jù)已有的研究成果和本文的研究需要，選取的影響區(qū)位選擇的主要變量包括：

（1）勞動力市場因素。勞動力市場因素通過勞動力密度來反映，用當(dāng)?shù)貜臉I(yè)人員數(shù)除于當(dāng)?shù)孛娣e得到。勞動力密度高說明當(dāng)?shù)貏趧恿Τ渥悖诋?dāng)?shù)剌^容易獲得勞動力。勞動力充足還有利于控制工資上漲的壓力，有助于控制企業(yè)的勞動成本。

（2）勞動力成本因素。工資水平能夠較好地反映當(dāng)?shù)氐膭趧恿Τ杀荆毠て骄べY往往是當(dāng)?shù)毓べY水平的一個參照物，所以職工平均工資能夠較好地反映當(dāng)?shù)氐墓べY水平。

（3）交通條件。交通條件是影響企業(yè)生產(chǎn)和銷售活動的重要因素，良好的交通條件有利于降低企業(yè)運(yùn)輸成本，較容易獲得原材料或?qū)⑵髽I(yè)產(chǎn)品銷往目的地。通過公路密度反映當(dāng)?shù)亟煌l件，用公路里程除于當(dāng)?shù)孛娣e得到。

（4）農(nóng)業(yè)資源要素。農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展有賴于較好的農(nóng)業(yè)資源，而農(nóng)業(yè)資源要素一般在短期內(nèi)較難發(fā)生大的變化。張彩霞（2010）的研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源要素與當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)總產(chǎn)值有較強(qiáng)的相關(guān)性，所以本文選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)資源要素的替代變量。

（5）市場規(guī)模及潛力。市場規(guī)模及潛力反映了當(dāng)?shù)氐氖袌鲂枨螅軌蛑苯佑绊懫髽I(yè)的利潤和潛在的發(fā)展。衡量市場規(guī)模一般有兩種常用的做法：一是采用當(dāng)?shù)谿DP總量反映，另一種方法是采用人均GDP反映。本文采用當(dāng)?shù)厝司鵊DP反映市場規(guī)模及潛力。

1.3 數(shù)據(jù)說明

本文農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自各上市公司公開的個股資料。地方特點(diǎn)數(shù)據(jù)主要來自《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》和各省、地級市《統(tǒng)計年鑒》。目前農(nóng)業(yè)上市公司中，ST和*ST股票由于財務(wù)狀況或其他狀況異常，不具有典型代表性，因此將其剔除，最后剩下80家農(nóng)業(yè)上市公司。我們發(fā)現(xiàn)這些農(nóng)業(yè)上市公司的地理分布是不平衡的，主要集中在經(jīng)濟(jì)社會較發(fā)達(dá)的東南沿海地區(qū)以及農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)的華中和西北地區(qū)，這一直觀的事實(shí)背后可能隱藏了農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇的特定規(guī)律。

在地區(qū)區(qū)位特征數(shù)據(jù)的選取上，統(tǒng)一選取農(nóng)業(yè)企業(yè)上市年份前一年的區(qū)位特征數(shù)據(jù)。由于職工平均工資、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和人均GDP不同年份上受物價因素的影響可能產(chǎn)生縱向不可比性，因此本文全部采用1978年為基期的實(shí)際值。各主要變量描述性統(tǒng)計見表1。

表1 各主要變量描述性統(tǒng)計

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 各自變量相關(guān)性分析

為了考察各自變量直接的相關(guān)程度，計算各自變量直接的相關(guān)系數(shù)。從表2自變量相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，ln-WAG與lnPCGDP之間的相關(guān)系數(shù)為0.8230，略高于一般標(biāo)準(zhǔn)，但仍在能接受的范圍內(nèi)，而其他自變量之間的相關(guān)系數(shù)均遠(yuǎn)低于0.7。說明不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，自變量之間較為獨(dú)立，各自變量能夠較好地獨(dú)立反映特定的區(qū)位特征，總的來看，自變量的選取較為合理。

2.2 估計結(jié)果分析

本文先利用全樣本對模型進(jìn)行基本估計，然后對不同特征子樣本進(jìn)行估計，條件logit模型采用極大似然估計法（MLE），估計結(jié)果的系數(shù)（相對機(jī)會比）見表3，機(jī)會比見表4。

表2 各自變量相關(guān)系數(shù)矩陣

表3 估計結(jié)果（相對機(jī)會比）

表3的基本估計結(jié)果為逐步增加自變量后的估計結(jié)果。從（4）列可以看出，lnRES和lnPCGDP符號均為正，均在1%的水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)資源要素和市場規(guī)模及潛力對農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇會產(chǎn)生顯著的正的影響。ln-LAB符號為正，在10%的水平下顯著，說明勞動力市場因素對農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇會產(chǎn)生顯著的正的影響。其對應(yīng)的機(jī)會比見表4基本估計結(jié)果列，根據(jù)顯著性和機(jī)會比從大到小依次為：實(shí)際人均GDP自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加9.5775個百分點(diǎn)；實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加3.3788個百分點(diǎn)；勞動力密度的自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加1.6358個百分點(diǎn)。從估計結(jié)果來看，反映勞動力成本的職工實(shí)際平均工資和反映交通條件的公路密度對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)生農(nóng)業(yè)上市公司并沒有顯著的影響。這可能是因為職工實(shí)際平均工資高一方面反映了當(dāng)?shù)氐膭趧恿Τ杀据^高，另一方面也可能反映了當(dāng)?shù)氐娜肆Y源較優(yōu)或經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展條件較好，因此其對農(nóng)業(yè)企業(yè)的影響是雙向的，其具體影響尚不明確，是一個值得進(jìn)一步研究的問題。公路密度對產(chǎn)生農(nóng)業(yè)上市公司的影響不明顯的其中一個可能原因是，伴隨著我國交通建設(shè)的發(fā)展，主要地市基本交通需求基本得到滿足，各地市的基本交通狀況差異日益縮小，已經(jīng)不是影響制約農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展的主要因素。

表4 估計結(jié)果（機(jī)會比）

本文還根據(jù)農(nóng)業(yè)上市公司的特征進(jìn)行了分特征討論，在表3和表4的分特征估計結(jié)果中，特征1是農(nóng)業(yè)上市公司行業(yè)類別為種植業(yè)、林業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)；特征2是農(nóng)業(yè)上市公司行業(yè)類別為農(nóng)產(chǎn)品加工和農(nóng)業(yè)服務(wù)。從表3特征1估計結(jié)果看，lnRES和lnPCGDP符號均為正，lnRES在5%的水平下顯著，lnPCGDP在1%的水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)資源要素和市場規(guī)模及潛力對特征1的農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇會產(chǎn)生顯著的正的影響。從表4機(jī)會比可以看出，實(shí)際人均GDP自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)特征1農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加13.3520個百分點(diǎn)；實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)特征1農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加3.1328個百分點(diǎn)。另外還發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)不同的是，對農(nóng)業(yè)資源要素依賴性較強(qiáng)的種植業(yè)、林業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)受市場規(guī)模及潛力的影響同樣很大。這可能是因為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主要是自給自足的特征，因此受市場規(guī)模及潛力影響不大，而農(nóng)業(yè)企業(yè)主要是為了滿足市場的需求，因此受市場規(guī)模及潛力的影響尤其明顯。

從表3特征2估計結(jié)果看，lnRES和lnPCGDP符號均為正，lnRES在5%的水平下顯著，lnPCGDP在10%的水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)資源要素和市場規(guī)模及潛力對特征2的農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇會產(chǎn)生顯著的正的影響。從表4機(jī)會比可以看出，實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)特征2農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加3.2862個百分點(diǎn)；實(shí)際人均GDP自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)特征2農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加8.0044個百分點(diǎn)。還可以看出，農(nóng)產(chǎn)品加工和農(nóng)業(yè)服務(wù)受農(nóng)業(yè)資源要素的影響更為顯著，相對而言，受市場規(guī)模及潛力的影響顯著性要小一些。這可能是因為在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中，農(nóng)產(chǎn)品加工直接處在農(nóng)產(chǎn)品初始生產(chǎn)的下游，而農(nóng)業(yè)服務(wù)的直接對象是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此受農(nóng)業(yè)資源要素影響較大。

2.3 穩(wěn)健性討論

在前面的估計結(jié)果中，分特征估計屬于子樣本回歸，可以看出，基本估計結(jié)果和分特征估計結(jié)果并未出現(xiàn)相互矛盾的現(xiàn)象，總體上基本保持一致，這在一定程度上反映了模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性。本文還將地級市中有農(nóng)業(yè)上市公司的實(shí)際情況與模型預(yù)測出現(xiàn)上市公司的概率進(jìn)行比較，結(jié)果見表5。實(shí)際上有農(nóng)業(yè)上市公司（即AGR=1）且預(yù)測概率大于0.5或?qū)嶋H上無農(nóng)業(yè)上市公司（AGR=0）且預(yù)測概率小于0.5為預(yù)測準(zhǔn)確，反之，預(yù)測不準(zhǔn)確。表5給出了四個模型部分實(shí)際情況和預(yù)測情況的數(shù)據(jù)。從全部數(shù)據(jù)計算的準(zhǔn)確率可以看出，模型預(yù)測的準(zhǔn)確率都比較高，這也說明模型是可靠的，得出的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 模型預(yù)測準(zhǔn)確率

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

本文以農(nóng)業(yè)企業(yè)的典型代表農(nóng)業(yè)上市公司為例，運(yùn)用農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)和地級市數(shù)據(jù)，通過建立條件logit模型分析區(qū)位條件對農(nóng)業(yè)企業(yè)的影響。實(shí)證結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)：

（1）市場規(guī)模及潛力、農(nóng)業(yè)資源要素和勞動力市場因素對農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇會產(chǎn)生顯著的正的影響。實(shí)際人均GDP自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加9.5775個百分點(diǎn)，實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加3.3788個百分點(diǎn)，勞動力密度的自然對數(shù)每增加一個單位，該地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的概率增加1.6358個百分點(diǎn)。

（2）與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)不同，對農(nóng)業(yè)資源要素依賴性較強(qiáng)的種植業(yè)、林業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)受市場規(guī)模及潛力的影響同樣很大。

（3）直接處在農(nóng)產(chǎn)品初始生產(chǎn)下游產(chǎn)業(yè)鏈的農(nóng)產(chǎn)品加工和為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)直接服務(wù)的農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)受農(nóng)業(yè)資源要素的影響更為顯著，相對而言，受市場規(guī)模及潛力的影響顯著性要小一些。值得一提的是，反映勞動力成本的職工實(shí)際平均工資和反映交通條件的公路密度這兩個傳統(tǒng)的區(qū)位條件對農(nóng)業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇并沒有顯著的影響，是一個值得進(jìn)一步深入研究的問題，也可能與本文的模型設(shè)定或變量處理有關(guān)，如果能將這些因素的內(nèi)在聯(lián)系加于考慮并將更多的地級市數(shù)據(jù)加以分析，本文的研究結(jié)論將得到進(jìn)一步的改善。

3.2 政策啟示

本文結(jié)論對我國制定農(nóng)業(yè)發(fā)展政策，為農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造有利條件具有重要的啟示作用：

（1）在條件較適合的地區(qū)為農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造條件。在市場規(guī)模及潛力較大的地區(qū)，在農(nóng)業(yè)資源要素較豐富的地區(qū)和勞動力市場因素有優(yōu)勢的地區(qū)，或這些地區(qū)附近，創(chuàng)造有利條件，積極鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展。在這些地方采取鼓勵和支持農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展的政策往往比其他地方更容易獲得成功。

（2）扶持農(nóng)業(yè)發(fā)展要注意農(nóng)業(yè)發(fā)展的新特點(diǎn)。隨著經(jīng)濟(jì)條件的變化，農(nóng)業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出很多與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)不同的特點(diǎn)，制定扶持農(nóng)業(yè)發(fā)展政策要注意農(nóng)業(yè)發(fā)展的新特點(diǎn)。只有結(jié)合新時期農(nóng)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)制定相應(yīng)的政策，才能收到更好的效果。

（3）制定農(nóng)業(yè)政策需考慮到農(nóng)業(yè)內(nèi)不同部門的差異。盡管農(nóng)業(yè)企業(yè)表現(xiàn)出很多有別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，但這并不意味著傳統(tǒng)因素就不重要。有一些農(nóng)業(yè)部門可能與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)有較大差別，受傳統(tǒng)因素影響較小，但有一些農(nóng)業(yè)部門依然受傳統(tǒng)因素的較大影響。因此，在制定農(nóng)業(yè)政策時需考慮到農(nóng)業(yè)部門內(nèi)部的這些差異。